KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5731-5754
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2019
In this paper, we redesign, implement, and evaluate ShareSafe (Based on SecGraph), an open-source secure graph data sharing/publishing platform. Within ShareSafe, we propose De-anonymization Quantification Module and Recommendation Module. Besides, we model the attackers' background knowledge and evaluate the relation between graph data privacy and the structure of the graph. To the best of our knowledge, ShareSafe is the first platform that enables users to perform data perturbation, utility evaluation, De-A evaluation, and Privacy Quantification. Leveraging ShareSafe, we conduct a more comprehensive and advanced utility and privacy evaluation. The results demonstrate that (1) The risk of privacy leakage of anonymized graph increases with the attackers' background knowledge. (2) For a successful de-anonymization attack, the seed mapping, even relatively small, plays a much more important role than the auxiliary graph. (3) The structure of graph has a fundamental and significant effect on the utility and privacy of the graph. (4) There is no optimal anonymization/de-anonymization algorithm. For different environment, the performance of each algorithm varies from each other.
최근 컴퓨터 및 통신기술의 적극적인 결합에 따른 생산 시스템의 자동화 및 지능화가 급속하게 진행됨에 따라, 자동화 시스템의 핵심 요소 중 하나인 스마트 센서를 내장한 필드 장치들의 수도 급격하게 증가하고 있으며 이들을 통합 관리할 필요성도 높아지고 있다. 본 논문에서는 엔코더의 위치 데이터 센싱 기능과 CANopen 프로토콜을 결합한 스마트 엔코더 구조를 제안하고, 복수 개의 엔코더를 CAN 네트워크를 통해 동시에 관리, 모니터링할 수 있는 시스템 구조를 설계, 구현하였다. 구현한 시스템의 성능과 기능적 동작은 상용 엔코더와의 비교 실험과 CANopen 호환성 테스트를 이용하여 검증하였다.
Most of conventional DSS's(Digital Signage Systems) have been built based on LAMP framework. Recent researches have shown that MEAN or MERN stack framework is simpler, more flexible, faster and more suitable for web-based application than LAMP stack framework. In this paper, we propose a design and implementation of MEARN (ME(A+R)N) stack-based real-time digital signage system, MR-DSS, which supports handing real-time tasks like urgent/instant messaging, system status monitoring and so on, efficiently in addition to conventional digital signage CMS service tasks. MR-DSCMS, CMS of MR-DSS, is designed to provide most of its normal services by REST APIs and real-time services like urgent/instant messaging by Socket.IO base under MEARN stack environment. In addition to architecture description of components composing MR-DSS, design and implementation issues are clarified in more detail. Through experimental testing, it is shown that 1) MR-DSS works functionally well, 2) the networking load performance of MR-DSCMS's REST APIs is better compared to a well-known open source Xibo CMS, and 3) real-time messaging via Socket.IO works much faster than REST APIs.
Real-time flood prediction has an important role in significantly reducing potential damage caused by floods for urban residential areas located downstream of river basins. This paper presents an effective approach for flood forecasting based on the construction of a deep neural network (DNN) model. In addition, this research depends closely on the open-source software library, TensorFlow, which was developed by Google for machine and deep learning applications and research. The proposed model was applied to forecast the flowrate one, two, and three days in advance at the Son Tay hydrological station on the Red River, Vietnam. The input data of the model was a series of discharge data observed at five gauge stations on the Red River system, without requiring rainfall data, water levels and topographic characteristics. The research results indicate that the DNN model achieved a high performance for flood forecasting even though only a modest amount of data is required. When forecasting one and two days in advance, the Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) reached 0.993 and 0.938, respectively. The findings of this study suggest that the DNN model can be used to construct a real-time flood warning system on the Red River and for other river basins in Vietnam.
Cha, Sang-Kil;Moraru, Iulian;Jang, Ji-Yong;Truelove, John;Brumley, David;Andersen, David G.
Journal of Communications and Networks
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제13권2호
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pp.187-200
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2011
We present the design and implementation of a novel anti-malware system called SplitScreen. SplitScreen performs an additional screening step prior to the signature matching phase found in existing approaches. The screening step filters out most non-infected files (90%) and also identifiesmalware signatures that are not of interest (99%). The screening step significantly improves end-to-end performance because safe files are quickly identified and are not processed further, and malware files can subsequently be scanned using only the signatures that are necessary. Our approach naturally leads to a network-based anti-malware solution in which clients only receive signatures they needed, not every malware signature ever created as with current approaches. We have implemented SplitScreen as an extension to ClamAV, the most popular open source anti-malware software. For the current number of signatures, our implementation is $2{\times}$ faster and requires $2{\times}$ less memory than the original ClamAV. These gaps widen as the number of signatures grows.
본 논문은 네트워크 품질에 대한 서비스의 품질과 성능을 평가할 수 있는 분산형/탈중앙 스토리지에 오디오와 비디오를 포함하는 멀티미디어 스트리밍 서비스의 프로토타입을 설계하고 구현한 통합된 평가 프레임워크를 제안한다. 본 논문의 평가 프레임워크는 기존 클라이언트·서버 구조의 확장성과 단일 장애 지점의 문제를 극복할 수 있도록 멀티미디어 스트리밍 서비스에 분산형 스토리지를 적용하였으며, 서비스 품질을 측정하고 향상 시키는 중요한 지표에 초점을 맞추었다. 특히 탈중앙 스토리지 기반의 멀티미디어 콘텐츠 스트리밍 서비스에서 스트리밍의 품질과 성능을 평가하기 위한 성능 지표를 측정할 수 있을 뿐만 아니라 네트워크 가상화 기술을 이용하여 네트워크 품질을 조정할 수 있다. 실험 결과에 따르면 제안된 프레임워크는 단일 호스트 컴퓨터에 탈중앙 스토리지 기반 스트리밍 서비스를 구축하고 운영하는 데 있어 오버헤드가 낮음을 보여주었으며, 평가 가능한 시스템 규모의 확장성을 검증하였다.
지난 반세기 동안 컴퓨터 시스템의 발전으로 개인용 컴퓨터와 소프트웨어 산업은 유래 없는 호황을 누렸다. 21세기에 들어서는 이러한 흐름이 모바일 기기로 점차 이동하면서 임베디드 시스템 시장이 폭발적으로 증가하였다. 휴대전화, 내비게이션 시스템, PMP 등의 휴대용 멀티미디어 기기들은 시장에 쏟아져 나온 반면에 대부분의 산업용 제어시스템은 여전히 단순제어 시스템에 의존하여 제품이 개발되고 있다. 실제로 이를 첨단 하드웨어와 소프트웨어의 기술로 전환하려고 해도 그 수요가 모바일 시장에 비해 낮아 부품수급이 어렵고 가격이 상승하는 문제를 안고 있으며 기술개발 시 발생하는 많은 비용과 인력은 기업 입장에서는 투자 부담이 될 수밖에 없다. 그러나 미래 고객들에게 제품에 대한 기업 이미지를 끌어올리기 위해서는 고성능 시스템의 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼 개발이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 네트워크 임베디드 시스템의 최적화된 하드웨어 플랫폼과 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 개발된 플랫폼은 멀티미디어 기능을 추가하여 고급형 제품을 위한 플랫폼으로 제작하였다. 멀티미디어 기능을 구현하기 위해서 텔레칩스 사의 멀티미디어 프로세서인 TCC8300을 기반으로 개발하였으며 프로세서 내부의 다양한 병렬하드웨어 기능을 이용함으로써 회로상의 부품의 수를 최소화 하고 성능 향상과 더불어 전력소모량을 최소화하였다. 그리고 소프트웨어의 기술비용(로열티)을 없애기 위해서 오픈소스 기반의 운영체제인 임베디드 리눅스와 오픈소스 기반의 그래픽 라이브러리인 TinyX와 GTK+를 이용하여 GUI(Graphic User Interface)를 구현하였다. 또한 개발된 플랫폼을 이용하여 여러 가지 방식의 YUV2RGB 프레임 변환 실험 및 측정을 통해서 성능 및 프레임별 변환 시에 소모되는 전력량을 계산하였고 플랫폼의 각 부분별 동작에 대한 전력소모량 측정을 통해서 플랫폼 구성 시 필요한 전력과 성능을 예측할 수 있도록 하였다. 응용제품을 개발할 때 주어진 기능 및 성능 그리고 저전력 등의 사양이 구현 가능한지 분석하고 절충할 때 사용할 수 있는 모델식을 개발하였고 이를 활용하여 직접 제작해 봄으로써 신뢰성을 입증하였다. 이 때, 하드웨어 부품들은 휴대폰 생산 시에 사용되는 부품들을 사용함으로써 저가의 부품을 안정적으로 수급하여 대량생산을 용이하게 하였다.
연합인증은 다수의 보안도메인 간에 적용되는 사용자 인증 및 인가체계이다. 연구 및 교육 분야에서 활용되고 있는 다수의 국외 웹 응용서비스들은 표준화된 사용자 인증방식으로 SAML(Security Assertion Markup Language) 기반의 연합인증을 채택하고 있다. 하지만 국내는 공개 SAML 소프트웨어를 이용하기 힘든 특정 웹 서버나 웹 응용 서버의 시장 점유율이 높고 전자정부 표준프레임워크 기반의 Java 웹 응용이 많기 때문에 연합인증 기술을 적용하기 어려운 상황이다. 본 논문은 Java 기반의 웹 응용개발 환경에서 연합인증 기술을 쉽고 안전하게 활용케 할 목적으로 개발된 SAML4J 소프트웨어를 소개한다. SAML4J는 개발 프레임워크에 독립적인 세션 저장소를 지원하고 API를 통해 Web SSO 플로우를 처리케 함으로써 개발자 친화적인 장점이 있다. 네트워킹 테스트베드를 구성하고 개발한 소프트웨어의 기능과 성능, 확장성 및 보안성에 대해서 검증함으로써 SAML4J의 높은 활용가능성을 확인한다.
최근 빅 데이터 관리가 정보기술 분야의 학계와 업계에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 빅 데이터 중 소프트웨어 시스템에서 필연적으로 생성되는 대표적인 유형 중 하나가 로그 데이터이다. 로그 데이터는 서비스 제공자가 더 나은 서비스를 제공하고 소프트웨어의 품질을 향상시키기 위해 필요하다. 따라서 적절한 방법으로 로그 데이터를 수집하고 이를 분석할 수 있는 인프라 환경을 구축하는 것은 매우 중요하다. 본 논문은 로그 데이터에 특화된 새로운 빅 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다수의 클라이언트 어플리케이션에서 생성되는 로그 데이터를 네트워크를 통해 전송하고 이를 실시간으로 저장한 후 분석할 수 있는 아키텍처를 제공한다. 해당 아키텍처는 서버-클라이언트 환경에서 로그의 비동기적인 처리를 지원하여 원격 로깅임에도 불구하고 데이터 처리의 병목 현상이나 클라이언트의 성능 저하를 발생시키지 않는다. 제안하는 기법을 실제 시스템에 구현하고 실측한 결과 확장성 있는 로그 데이터 관리가 이루어짐을 확인하였다. 특히, 본 논문에서는 모든 구현을 오픈소스 소프트웨어에 기반하여 수행했으며, 개발 프로토타입 또한 오픈소스 소프트웨어 형태로 공개하여 누구나 사용할 수 있도록 하였다.
이 논문에서 우리는 국가연구데이터플랫폼 (DataON)의 분석서비스인 CANVAS (Creative ANalytics enVironment And System)를 제안한다. CANVAS는 연구데이터 분석 자원과 도구가 필요한 연구자들을 위한 개인화된 분석 클라우드 서비스이다. CANVAS는 마이크로서비스 아키텍쳐 기반으로 확장성을 고려하여 설계하였으며 전자정부프레임워크인 Spring 프레임워크, Kubernetes, JupyterLab 등의 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 구축하였다. 구축된 시스템은 여러 사용자에게 개인화된 분석환경을 제공하며 고성능 클라우드 인프라 (CPU·GPU)를 활용하여 고속의 대용량 데이터 분석이 가능하다. 구체적으로 JupyterLab 이나 GUI 워크플로우 환경에서 데이터 모델링 및 처리가 가능하다. CANVAS는 DataON과 데이터가 공유되므로 사용자가 등록하거나 다운로드 받은 연구데이터는 CANVAS에서 바로 분석을 수행할 수 있다. 이로서 CANVAS는 DataON 사용자의 데이터 분석 편의성을 높이고 연구데이터 공유·활용 활성화에 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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